Les enjeux de la régulation dans un système complexe : le cas du Régime général d'assurance médicaments du Québec (RGAM)
Notice bibliographique
Résumé
En 1997, dans un souci de justice sociale et de solidarité entre tous les québécois, le gouvernement a instauré un Régime général d’assurance médicaments (RGAM) devant permettre de fournir à moindre coût et de manière équitable, des médicaments prescrits assurant une meilleure prise en charge de la maladie des individus. Depuis sa mise en place, le rythme soutenu d’évolution des coûts des médicaments remboursés par le Régime est le sujet d’un nombre croissant de débats. Le Québec ne fait pas figure d’exception car au cours des dernières décennies, la croissance des dépenses de médicaments des régimes d’assurance médicaments des pays industrialisés a connu un rythme de progression élevé, cela malgré l’instauration successive de mécanismes de régulation ciblant une utilisation optimale des médicaments et un meilleur contrôle de la trajectoire de leurs dépenses. La recherche propose une réflexion sur les cadres communs d’action dans lesquels ces outils de régulation sont implantés et évoluent. Elle s’intéresse à l’ensemble des facteurs relationnels et contextuels qui les constituent. Le devis de recherche s’appuie sur une étude de cas unique qu’est le processus menant à l’utilisation du médicament prescrit couvert par le RGAM. Il se compose de trois unités d’analyse identifiées comme étant des cibles importantes de régulation : l’inscription du médicament à la liste du RGAM, la prescription et l’accès au médicament couvert par le Régime. La perspective conceptuelle retenue est celle de l’analyse stratégique de Crozier et Friedberg (1987). La démarche analytique s’appuie sur des entrevues réalisées auprès des régulateurs, de fabricants de médicaments brevetés et de génériques, de médecins, de pharmaciens et de patients impliqués dans l’utilisation des médicaments remboursés par le RGAM et sur une revue du cadre réglementaire concernant ces acteurs, le médicament d’ordonnance et le RGAM. La recherche décrit et analyse la structuration du processus menant à l’utilisation du médicament couvert par le RGAM. Elle conduit au développement d’un construit organisationnel- le système d’action concret- fondé sur les interdépendances des cinq groupes d’acteurs et les relations de pouvoir qu’ils entretiennent entre eux. Ceux-ci évoluent dans des contextes organisationnels singuliers constitués d’enjeux, de stratégies et de ressources. Ils développent diverses stratégies pour accroître leurs possibilités d’action (capacités stratégiques) face aux problèmes qu’ils ont à résoudre. Les capacités stratégiques, inégales entre les groupes d’acteurs, découlent des relations de pouvoir qu’ils exercent entre eux et les amènent à occuper des positions différentes dans le système d’action concret. La recherche démontre qu’en fonction des capacités stratégiques dont ils disposent, les acteurs sont portés à s’approprier certaines règles en tentant de les influencer, de les contourner ou de ne pas les respecter. La connaissance empirique des cadres communs d’action permet d’établir les bases d’un système d’action concret dans un contexte de « phénomène organisation » (Friedberg, 1997). Cette connaissance d’une part, établit que les retombées de certaines stratégies d’acteurs peuvent s’avérer peu compatibles avec les objectifs du RGAM et, d’autre part, pose les limites de certains mécanismes de régulation en vigueur tout en questionnant les façons de concevoir la régulation dans un système complexe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».